实时目标检测在工业和研究领域中具有重要意义。在边缘设备上，巨大的模型难以满足实时检测的要求，而由大量深度可分离卷积（depth-wise separable convolution）构建的轻量级模型又无法达到足够的精度。作者引入了一种新的轻量级卷积技术——GSConv，以减轻模型重量同时保持精度。GSConv 在精度和速度之间实现了出色的平衡。此外，作者基于 GSConv 提出了一个设计方案——Slim-Neck (SNs)，以实现实时检测器的更高计算成本效益。

理论介绍

GSConv 是一种轻量级的卷积技术，旨在提高计算效率的同时，保持足够的精度。是对深度可分卷积（DSC）的优化。

• 深度可分卷积（DSC）：这种卷积方法将卷积操作分为两部分：首先是深度卷积（对每个输入通道单独进行卷积），然后是1x1的卷积（用于混合不同通道的输出）。虽然这种方法减少了计算量和参数，但它在特征表达能力上存在局限，因为它将通道之间的信息分离开来，导致特征融合能力较弱。
• GSConv的创新：为了克服DSC的这一缺点，GSConv 将标准卷积（SC）和深度卷积（DSC）结合，通过“洗牌”操作（shuffle）将标准卷积生成的特征与深度卷积生成的特征混合，从而增强特征之间的联系，避免了深度卷积中通道信息的孤立。这使得GSConv 在计算效率和特征表达能力之间取得了良好的平衡。

Slim-neck 是一种基于 GSConv 的优化设计，专门针对实时目标检测器的结构，旨在提高计算效率和减少内存消耗。具体来说，Slim-neck 主要作用于网络的“颈部”部分，即特征融合的阶段。Slim-neck 的设计目标是通过在网络的“颈部”使用 GSConv，保持精度的同时提高推理速度。这里的“颈部”通常指的是网络中用于特征融合和处理的部分，它在目标检测中起着至关重要的作用。通过使用 GSConv，Slim-neck 可以在不牺牲性能的情况下，减少冗余的信息和不必要的计算，从而提高整体效率。下图摘自论文：

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